Verstehen der blau gepunkteten Linien in einem ACF von R.

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Ich habe Probleme beim Verstehen der blau gepunkteten Linien im folgenden Bild der Autokorrelationsfunktion: Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

Könnte mir jemand eine einfache Erklärung geben, was er mir erzählt?

jjepsuomi
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Antworten:

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Die Linien geben die Werte an, ab denen sich die Autokorrelationen (statistisch) signifikant von Null unterscheiden. Ihr ACF scheint Saisonalität anzuzeigen. Ich empfehle Forecasting: Principles and Practice von Hyndman & Athanasopoulos , das online frei verfügbar ist. (Sie können auch eine Papierversion kaufen.)

Stephan Kolassa
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@pidosaurus: Guter Punkt, ich hätte den tatsächlichen Titel des Buches notieren sollen. Ich habe meine Antwort so bearbeitet, dass sie sie enthält. Die gesamte Website von otexts.com scheint ausgefallen zu sein. Bitte schauen Sie später noch einmal vorbei - das Buch war erst vor einem Tag online und ich weiß, dass die Autoren an der 2. Ausgabe arbeiten, also bin ich sicher, dass es wiederkommen wird - und das Buch ist wirklich sehr zu empfehlen.
Stephan Kolassa
@pidosaurus: Danke, dass du das verstanden und bearbeitet hast! Scheint, als hätte ich beim Eingeben der URL einen Fehler gemacht. (Ich frage mich, wie ich sechs positive Stimmen bekommen habe, bevor es jemand bemerkt hat ...)
Stephan Kolassa
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In dieser Frage finden Sie Details dazu, wie das Konfidenzband tatsächlich berechnet wird.
Candamir
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Es sieht aus wie Saisonalität (Länge 18 Perioden) und eine längere zyklische Laufzeit von etwa 6 saisonalen Intervallen.

Dies kann auch durch eine tatsächliche periodische Funktion verursacht werden

Wie sieht die PACF oder IACF aus?

Bearbeiten: Der Plot scheint in R generiert zu sein. Die blauen gestrichelten Linien stellen ein ungefähres Konfidenzintervall für das dar, was durch weißes Rauschen erzeugt wird, standardmäßig ein 95% -Intervall

Glen_b - Monica neu starten
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Ich habe das Bild aus einem Buch gemacht und es ist kein PACF angegeben ... aber ich interessiere mich nur für die blau gepunktete Linie :) Danke
jjepsuomi
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Weitere Informationen finden Sie (ein wenig) in der Hilfe für die Funktion plot.acfunter den Einträgen für Dinge mit ciihrem Namen unter Argumente sowie im gesamten Abschnitt " Hinweis".
Diese Hilfeseite
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Sie sagen Ihnen, ob die Korrelation bei dieser Verzögerung signifikant ist. Stellen Sie sich vor, wenn Sie Ihre Stichproben alle unabhängig in der Zeitreihe haben (was die Nullhypothese ist), wird die Korrelation bei dieser Verzögerung wie folgt berechnet

var(Corr(x,y))=var(Cov(x,y)σxσy)=var(μxyμxμyσxσy)=var(μxyσxσy)=(μx2+σx2)(μy2+σy2)μx2μy2nσx2σy2

Wenn und Mittelwert 0 haben, erhalten Sie .xyvar(Corr(x,y))=1/n

Wenn Sie also nach dem 95% -Konfidenzintervall suchen, haben Sie [-1,96 / \ sqrt {n}, + 1,96 / \ sqrt {n}].

Sheng
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